隨著互聯(lián)網技術的進一步深化，互聯(lián)設備和云都實現了數據自主化。無論是大型公司還是中小企業(yè)，都能夠以創(chuàng)新的方式使用數據，從而獲取業(yè)務增長，比如：何時開發(fā)和發(fā)布新產品、展示新收入來源的機會、在哪些地方自動執(zhí)行手動流程，以及如何贏得客戶信任等等。
但一般的技術與工具難以獲取、存儲、管理和分析海量數據。那應該如何將海量數據以結構化方式應用呢？此篇文章將給大家?guī)硪环N管理數據策略的綜合方法——數據飛輪 (Data Flywheel)。
由 Jim Collins 推廣的飛輪效應指的是：對團隊及組織而言，就如同推動巨大的輪子，一開始得花費很大力氣才能前進一寸，但只要繼續(xù)推，輪子移動的速度將會愈來愈快，從而帶動整個車子加速前進。簡而言之，就是由關鍵的舉措組成的一種自我強化的循環(huán)，這些舉措相互促進并相互驅動。 最近，AWS 發(fā)布了數據飛輪 (Data Flywheel)：一種應用此策略的整體框架，可幫助您從數據中獲得最大可能的價值。 在深入了解 Data Flywheel 的具體細節(jié)之前，讓我們先看一些領先的企業(yè)，是如何使用飛輪理念來實現在數據驅動方面的成功。 Epic Games 《堡壘之夜》是一款多人在線第三人稱射擊游戲。該游戲已成為一種流行風尚，目前吸引了超過 2.5億玩家。 作為一款免費游戲，其全部收入來自游戲中的微交易。這意味著該游戲的母公司 Epic Games 只能通過吸引玩家參與游戲，從堡壘之夜中賺錢。玩家的參與度越高，他們通過微交易消費的可能性就越大。 為了有效地做到這一點，Epic 每天收集數十億條記錄，幾乎跟蹤游戲中發(fā)生的一切： · 玩家如何互動 · 玩家使用某種武器的頻率如何 · 他們用來導航游戲世界的策略 目前，Epic 存儲了超過 14PB 有關《堡壘之夜》的數據，而且這個數字每月還會增長2PB。通過實時和批量分析Epic 能夠從海量數據中有效地處理和獲得準確的見解。 這些分析可以幫助 Epic 決定如何設計新地圖、分配什么武器、在哪里重新產生玩家。總之，任何能讓游戲變得更有吸引力的內容都可以通過數據分析得出。 同時，每當Epic公司引入新的元素或更新游戲包時，它會使用數據分析來了解《堡壘之夜》社區(qū)的響應方式，然后相應地調整游戲設計。 憑借實時、數據驅動的決策，《堡壘之夜》繼續(xù)推動更高水平的玩家參與度，不斷證明其微交易模式的可行性，并使其保持其作為市場上最受歡迎和最成功的游戲之一的地位。 Yelp Yelp 成立于 2004 年，其主要目的是幫助人們與當地大型企業(yè)取得聯(lián)系。Yelp 社區(qū)最知名的特點是，分享各種當地企業(yè)的深入評論和見解。在其長達10年的經營期間，Yelp 已從單一城市的奇跡（舊金山）發(fā)展成為一種跨 29個國家/地區(qū)和 120 多個市場的國際現象，平均每月?lián)碛?1.38 億獨立訪客。 海量的數據接入，讓Yelp 決定使用Amazon S3 來存儲每天新生成的約 1.2TB 的日志和照片。同時，該公司還使用 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 替換 RAID，用以支持近 20 個單獨的批處理腳本，它們當中的大部分都用于處理日志。遷移完成后，Yelp 開始利用數據對其用戶提供智能推薦，如“查看過此內容的人還查看過”，要點回顧，鍵入搜索內容時自動完成詞語，搜索拼寫建議，熱門搜索，廣告推薦等服務。 仔細觀察一下這些卓越的公司，不難看出他們都是在數據價值最大化的基礎上建立了自己的業(yè)務。換句話說，他們已經想清楚如何“讓他們的數據發(fā)揮最大的作用”。 這一點至關重要，通過大數據的交換、整合和分析，新的機遇、新的規(guī)律將被發(fā)現。對于不少成功公司而言，數據已經從繁瑣、存儲費用昂貴高昂的資產轉變?yōu)槠髽I(yè)的生命線。有些人甚至說數據已經取代石油成為世界上最有價值的資源。 讓 Data Flywheel 旋轉起來 新的數據驅動型應用程序、數據湖架構以及產品和服務可創(chuàng)建更多可在云中存儲和管理的數據，從而使組織能夠開發(fā)新功能和應用程序，獲得新見解并交付新產品。這是一個逐步的、可重復的過程，必須逐個項目地運行，就像轉動飛輪一樣，每轉一圈都會積蓄動力。 Data Flywheel 最獨特的特性之一就是沒有“任何東西”為它提供動力，而那些尋求非常基礎的解決方案的組織可能會迷失方向。Data Flywheel 通過許多組件的協(xié)調作用來運動，相當于一個大于其各部分總和的整體。 想了解有關 Data Flywheel 如何幫助您的組織實現持續(xù)業(yè)務動力的更多信息？
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